# ーーーーーー【偏差分割のグラフ化】ーーーー−ーーー # #  データのもつ全偏差を処理偏差と誤差偏差に分割し, #  それぞれの偏差をインデックス・プロットの図上に #  図示するRスクリプト. # ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー #−−−−【偏差分割のグラフ化】−−−− results <- read.table("http://www.bio.ic.ac.uk/research/mjcraw/therbook/data/yields.txt", header =T) # Michael J. Crawley (2007), The R Book のテストデータ # http://www.bio.ic.ac.uk/research/mjcraw/therbook/data/yields.txt attach(results) data <- c(sand, clay, loam) # インデックス・プロット index <- 1:30 plot(data, ylim=c(3,18), pch=(15+(index>10)+(index>20))) text(5, 18, "sand") text(15, 18, "clay") text(25, 18, "loam") # 全偏差の図示 plot(index, data, ylim=c(3,18), pch=(15+(index>10)+(index>20))) for (i in 1:30) lines(c(i,i), c(data[i], mean(data)), lty=2, lwd=2) abline(h=mean(data), lwd=4) text(25, 5, "total deviation") text(5, 18, "sand") text(15, 18, "clay") text(25, 18, "loam") # 処理効果を仮定しない「帰無仮説」は,データのばらつきを # この「全偏差の図示」にしたがって説明しようと宣言する. # 処理偏差の図示 plot(index, data, ylim=c(3,18), pch=(15+(index>10)+(index>20))) abline(h=mean(data), lwd=4) lines(c(1,10), c(mean(sand),mean(sand)), lwd=2) lines(c(11,20), c(mean(clay),mean(clay)), lwd=2) lines(c(21,30), c(mean(loam),mean(loam)), lwd=2) for (i in 1:10) lines(c(i,i), c(mean(sand), mean(data)), lty=2) for (i in 11:20) lines(c(i,i), c(mean(clay), mean(data)), lty=2) for (i in 21:30) lines(c(i,i), c(mean(loam), mean(data)), lty=2) text(23, 5, "treatment deviation") text(5, 18, "sand") text(15, 18, "clay") text(25, 18, "loam") # 誤差偏差の図示 plot(index, data, ylim=c(3,18), pch=(15+(index>10)+(index>20))) lines(c(1,10), c(mean(sand),mean(sand)), lwd=2) lines(c(11,20), c(mean(clay),mean(clay)), lwd=2) lines(c(21,30), c(mean(loam),mean(loam)), lwd=2) for (i in 1:10) lines(c(i,i), c(data[i], mean(sand)), lty=3) for (i in 11:20) lines(c(i,i), c(data[i], mean(clay)), lty=3) for (i in 21:30) lines(c(i,i), c(data[i], mean(loam)), lty=3) text(25, 5, "error deviation") text(5, 18, "sand") text(15, 18, "clay") text(25, 18, "loam") # 処理効果をモデルに含む「対立仮説」は,データのばらつきを # この「誤差偏差の図示」にしたがって説明しようと宣言する.